(57)【要約】【課題】デジタル白黒画像の不良画素の輝度を補正する。【解決手段】近傍にわたる不良画素輝度の計算に存在するデジタル白黒画像の不良画素の輝度補正のための方法であって、好ましくは四重結合された不良クラスタ周辺を決定するとともに、そのような周辺に属する各不良画素の輝度値を計算するために用いられる不良画素マップを生成し、各不良画素の輝度値が計算されるまでそのような手順を繰り返し実行し、不良画素輝度値が近傍画素輝度値にわたる加重平均値として計算される。  主張された方法の技術結果は、デジタル白黒画像の不良画素の輝度補正によって、取得された画像の品質を増加することにある。【選択図】図５
2013081171.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
近傍にわたる不良画素輝度の計算を含むデジタル白黒画像の不良画素の輝度補正のための方法であって、
不良画素マップの生成が、不良クラスタ周辺を決定するとともに、そのような周辺に属する各不良画素の輝度値を計算するために用いられ、
その手順が、各不良画素の輝度値が計算されるまで繰り返し実行され、
不良画素輝度値が近傍画素輝度値にわたる加重平均値として計算されることを特徴とする、方法。
【請求項２】
四重結合された周辺が、不良クラスタ周辺として用いられる、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
不良画素輝度値は、ナダラヤ−ワトソン（Nadayara-Watoson）推定を用いて、探索すべき領域にわたった加算を実行することによって決定され、
【数１】
2013081171.tif 000017
ｉ，ｊは画素インデックスであり、
Ｎ（ｉ）は、ｉ番目の画素の近傍値であり、
ｖ（ｉ）は、ｉ番目の不良画素の決定における輝度値であり、
ｖ（ｊ）は、ｊ番目の画素の輝度値であり、
ω（ｉ，ｊ）は、以下の式を用いて計算された重みであり、
【数２】
2013081171.tif 000018
ｈは、平滑パラメータであり、
ｄ（ｉ，ｊ）は、近傍Ｎ（ｉ）とＮ（ｊ）との間の距離であり、
【数３】
2013081171.tif 000019
ｋ，ｎは、画素インデックスであり、
Ｚ（ｉ，ｊ）は、正規化係数であり、
【数４】
2013081171.tif 000020
ｂ（ｋ）およびｂ（ｎ）は、前記不良画素マップにおけるｋ番目およびｎ番目の画素の値である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記周辺の不良画素は、３×３の画素の近傍に関連して分類され、
異なるクラスの不良画素の輝度補正について、異なる近傍および探索すべき領域サイズ値が用いられ、
以下の、
３以下の不良画素量を有するクラスタ、３×３の画素近傍サイズ、および３×３の探索すべき画素領域、
４以上の不良画素量を有するクラスタ、５×５の画素近傍サイズ、および５×５の探索すべき画素領域、
１画素の幅を有する行の形状における不良クラスタ、５×５の画素近傍サイズ、ならびに、探索すべき行についての３×７の画素領域および列についての７×３の画素領域、
２画素の幅を有する行の形状における不良クラスタ、５×５の画素近傍サイズ、ならびに、探索すべき行についての５×７の画素領域および列についての７×５の画素領域、
の近傍の分類およびサイズ値、ならびに探索すべき領域が与えられる、請求項３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
本発明は、画像処理方法に関し、すなわち、デジタル白黒画像の不良画素の輝度補正に関する。
【背景技術】
【０００２】
技術分野の従前の状態
デジタル画像検出器は、非常に多くの類似のセル（画素）を含み、そのいくつかまたはその小グループは不良であり得る。画像において、これらの不良は、表示（view）−実際の信号を記録する近傍の画素の輝度値よりも低い輝度値を有する依存領域−として現れる。そのような画素は不良画素と称され、不良画素のグループは不良クラスタと称される。最も広範な不良は以下のようなものである。
【０００３】
ドット抜け（Dead pixel）−この不良は、異なる入力信号レベルにおいて、不変の出力信号をもたらす。
【０００４】
ホットピクセル（Hot pixel）−この不良は、入力に応じて不正確な出力信号をもたらすか、あるいは、たとえば、温度または隣接画素値などの他の要因に大きく依存する。
【０００５】
依存ピクセル（Dependent pixel）−この不良は、隣接画素に依存する画素信号をもたらす。
【０００６】
画像補正法のための入力パラメータは不良検出座標であり、その行および列番号はデジタル検出器キャリブレーションステージにおいて決定される。一般に、不良画素輝度値は、異なる計算技術の使用によって、隣接画素にわたって計算される。不良画素輝度補正は、視覚化されたデジタル画像のよりよい認識に寄与するとともに、たとえば、ノイズ低減、コントラストおよび輝度レベル計算の間、ならびに画像中の物体探索の間の、さらなる処理を単純化する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】非パラメータサンプリングによるテクスチャ合成（texture synthesis by non-parametric sampling），Ａ．エフロス（A. Efros）およびＴ．ルーグ（T. Leug），コンピュータビジョン世界会議議事録，pp.1033-1038，ギリシャ，１９９９年９月
【非特許文献２】ＭＡＴＬＡＢを用いたデジタル画像処理（Digital Image Processing using MATLAB），ゴンザレス  Ｒ．ウッズ（Gonzalez R., Woods），Ｒ．スティーブン（R., Steven），Ｌ．エディンズ（L. Eddins），テクノスフェラ（Technosphera），２００６年，p.370
【非特許文献３】データ解析のための適合された平滑化技術（Applied Smoothing Techniques for Data Analysis），Ａ．Ｗ．ボウマン（A. W. Bowman）およびＡ．アザリニ（A. Azzalini），クラレンドン出版（Clarendon Press），１９９７年，p.49
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本出願において、我々は、不良画素の輝度補正方法を主張し、その座標はデジタル検出器キャリブレーションステージにおいて決定されるとともに、補正方法のための入力パラメータである。
【０００９】
［非パラメータサンプリングによるテクスチャ合成（texture synthesis by non-parametric sampling），Ａ．エフロス（A. Efros）およびＴ．ルーグ（T. Leug），コンピュータビジョン世界会議議事録，pp.  1033-1038，ギリシャ，１９９９年９月］に記載の方法が公知である。ｉおよびｊを画像画素座標とし、ｖ（ｉ）およびｖ（ｊ）を言及された画素の輝度値とし、Ｎ（ｉ）およびＮ（ｊ）はそれらの近傍である。画素ｉを中央に有する画像の矩形部分を、画素ｉの近傍Ｎ（ｉ）とする。
【００１０】
公知の方法は、信号ｖ（ｉ）を再構築することが必要であるときに、ある距離（metric）ｄ（ｉ，ｊ）にわたる画素ｊの最も近い近傍Ｎ（ｊ）が、近傍Ｎ（ｉ）を用いて決定されることにある。
【００１１】
ｊ＝ａｒｇ  ｍｉｎ（ｄ（ｉ，ｊ））
近傍Ｎ（ｊ）が決定された後に、信号ｖ（ｉ）は、信号Ｖ（ｊ）に等しいと推定される。
【００１２】
ｖ（ｉ）＝ｖ（ｊ）
近傍Ｎ（ｊ）の探索は、画像全体にわたって実行されるとともに、探索すべき領域と称される任意の限定された画像領域にわたっても実行され得る。距離ｄ（ｉ，ｊ）は、以下の態様で計算される。
【００１３】
【数１】
2013081171.tif 000003
【００１４】
ここで、ｂ（ｋ）は、適当な近傍の二値マスクであり、ｋ画素がすでに既知であればｂ（ｋ）＝０であり、ｋ画素の信号の計算が依然として進行中であればｂ（ｋ）＝１である。正規化係数Ｚは、以下の式で求められる。
【００１５】
【数２】
2013081171.tif 000004
【００１６】
公知の方法の欠点は以下のようなものである。
【００１７】
【数３】
2013081171.tif 000005
【課題を解決するための手段】
【００１８】
発明の開示
本発明の目的は、デジタル白黒画像の不良画素の輝度を補正することである。
【００１９】
主張される方法の技術的結果は、デジタル白黒画像の不良画素の輝度補正によって、取得された画像の品質を向上することにある。
【００２０】
技術的結果は、不良画素の輝度値がその近傍を用いて計算されるデジタル白黒画像の不良画素の輝度補正の方法において、本発明に従って、不良画素マッピングによって不良クラスタ周辺が決定される。その後、その周辺における各不良画素の輝度値が計算され、各不良画素の輝度値が計算されるまでこの手順が繰り返し実行され、不良画素輝度値は、近傍の画素輝度値にわたる加重平均値として計算される。
【００２１】
画像品質を改善するために、四重結合された周辺が、不良クラスタ周辺として用いられる。
【００２２】
画像品質を改善するために、不良画素の輝度値が、ナダラヤ−ワトソン（Nadaraya-Watson）推定に従って決定され、探索すべき領域にわたって加算を実行する。
【００２３】
【数４】
2013081171.tif 000006
【００２４】
ｉ，ｊは画素インデックスであり、
Ｎ（ｉ）は、ｉ番目の画素の近傍値であり、
ｖ（ｉ）は、ｉ番目の不良画素の決定における輝度値であり、
ｖ（ｊ）は、ｊ番目の画素の輝度値であり、
ω（ｉ，ｊ）は、以下の式を用いて計算された重みであり、
【００２５】
【数５】
2013081171.tif 000007
【００２６】
ｈは、平滑パラメータであり、
ｄ（ｉ，ｊ）は、近傍Ｎ（ｉ）とＮ（ｊ）との間の距離であり、
【００２７】
【数６】
2013081171.tif 000008
【００２８】
ｋ，ｎは、画素インデックスであり、
Ｚ（ｉ，ｊ）は、正規化係数であり、
【００２９】
【数７】
2013081171.tif 000009
【００３０】
ｂ（ｋ）およびｂ（ｎ）は、不良画素マップにおけるｋ番目およびｎ番目の画素の値である。
【００３１】
画像品質を改善し、かつ主張される方法のソフトウェアランタイムを短縮するために、不良画素周辺は、３×３の近傍画素にわたって分類される。異なるクラスに属する不良画素の輝度を補正するために、近傍サイズの異なる値および探索すべき領域が用いられ、以下のような分類、近傍サイズの値、および探索すべき領域が用いられる。
【００３２】
３未満の不良画素量を有するクラスタ、３×３の画素近傍サイズ、および３×３の探索すべき画素領域。
【００３３】
４以上の不良画素量を有するクラスタ、５×５の画素近傍サイズ、および５×５の探索すべき画素領域。
【００３４】
１画素幅を有する行の形状における不良クラスタ、５×５の画素近傍サイズ、ならびに、行についての３×７の探索すべき画素領域および列についての７×３の探索すべき画素領域。
【００３５】
２画素幅を有する行の形状における不良クラスタ、５×５の画素近傍サイズ、ならびに、行についての５×７の探索すべき画素領域および列についての７×５の探索すべき画素領域。
【００３６】
主張される方法の特徴は以下のようなものである。
１）方法は、不良画素配置には依存しない。すなわち、方法は、いかなる限定を伴わずに、任意の形状の不良クラスタ輝度値を補正することができる。
【００３７】
２）方法は、画像テクスチャ、たとえば、輝度の急変の境界における信号および局部的に周期的なテクスチャの領域における信号を現実的に再構築する。
【００３８】
不良クラスタ配置についての主張される方法の独立性を与えるために、−不良クラスタ周辺にわたって−不良画素補正手順が繰り返し実行される。まず。特定された不良クラスタ座標を用いて不良画素マップがプロットされる−不良画素が単位（unit）によって示され、一方実信号を有する画素はゼロで示される二値画像。四重結合された周辺が不良画素マップにおいて見出され、その周辺に属する各不良画素の輝度値が計算され、その後、補正された輝度を有する画素は、不良画素マップにおいてゼロで示される。さらに、この手順は、最後の不良画素の輝度値が計算されるまで継続される。不良クラスタ周辺は、公知のルックアップテーブル（ＬＵＴ）法によって計算された。［ＭＡＴＬＡＢを用いたデジタル画像処理（Digital Image Processing using MATLAB），ゴンザレス  Ｒ．ウッヅ（Gonzalez R., Woods），Ｒ．スティーブン（R., Steven），Ｌ．エディンズ（L. Eddins），テクノスフェラ（Technosphera），２００６年，p.370］
不良画素輝度の補正方法の本質は、不良画素輝度値が、近傍の画素輝度にわたる加重平均として計算されることである。さらに、不良画素近傍は回帰器（regressor）とみなされ、不良画素輝度値は従属変数（ここでは、回帰分析の項が用いられる）とみなされる。従属変数である不良画素輝度値の計算のために、我々は、非パラメータ回帰法から、ナダラヤ−ワトソン推定を用いる。［データ解析のための適合された平滑化技術（Applied Smoothing Techniques for Data Analysis），Ａ．Ｗ．ボウマン（A. W. Bowman）およびＡ．アザリニ（A. Azzalini），クラレンドン出版（Clarendon Press），１９９７年，p.49］
【００３９】
【数８】
2013081171.tif 000010
【００４０】
ここで、Ｋ（・）はカーネル平滑器（Kernel smoother）であり、ｈは平滑化パラメータ（ウィンドウ幅）である。この場合においては、ｘは不良画素近傍を示し、ｙは計算された不良画素輝度値を示している。
【００４１】
不良画素輝度の補正方法の実行例が図１〜図６に示される。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】１０×１０のサイズの不良クラスタ周辺を示す図である。白の不良画素は１で示される。灰色の実信号を有する画素は２で示される。
【図２】図１に示される不良クラスタの四重結合された周辺を示す図である。白色で数字の３は、不良画素の四重結合クラスタ周辺を形成するそれらの画素を示している。周辺不良画素の１つは４であり、その３×３の画素近傍は５である。
【図３】不良画素を含む画像の一部の例を示す図である。１画素幅の不良の行および列は６である。２画素幅の不良の行および列は７である。一点鎖線タイプの不良を含む１画素幅の列は８である。
【図４】不良画素を含む画像の一部の例を示す図である。１画素幅の不良の行は６である。２画素幅の不良の行および列は７である。
【図５】補正後の図３に提示した画像を示す図である。
【図６】補正後の図４に提示した画像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４３】
主張される方法において、不良画素ｉの輝度値ｖ（ｉ）は、以下の式のように、加重平均値として計算される。
【００４４】
【数９】
2013081171.tif 000011
【００４５】
ここで、ω（ｉ，ｊ）は、一般的な限界値０≦ω（ｉ，ｊ）≦１を伴う重み係数であり、分数項は正規化条件である。上記公式における加算は、探索すべき所与の領域にわたって計算される。Ｎ（ｉ）およびＮ（ｊ）は、ｉおよびｊの座標を有する上述の画素近傍を意味するものとする。以下の式によって、これらの近傍間の距離が計算される。
【００４６】
【数１０】
2013081171.tif 000012
【００４７】
ここで、画素が不良のものとして記される場合はｂ（ｋ）＝１であり、そうでなければｂ（ｋ）＝０である。正規化係数Ｚ（ｉ，ｊ）は、以下の式によって与えられる。
【００４８】
【数１１】
2013081171.tif 000013
【００４９】
重みω（ｉ，ｊ）は、以下の式を用いて計算される。
【００５０】
【数１２】
2013081171.tif 000014
【００５１】
平滑化パラメータｈが、シルバーマン規則（Silverman's Rule）に従って計算される平滑化周辺に比例するように選択される。［データ解析のための適合された平滑化技術（Applied Smoothing Techniques for Data Analysis），Ａ．Ｗ．ボウマン（A. W. Bowman）およびＡ．アザリニ（A. Azzalini），クラレンドン出版（Clarendon Press），１９９７年，p.31］
【００５２】
【数１３】
2013081171.tif 000015
【００５３】
無次元係数ｋは、主張される補正方法のパラメータであり、平滑化パラメータｈの制限を与えるために導入される。
【００５４】
主張される不良画素輝度の補正方法のパラメータは、
１）不良画素近傍の縦横サイズ
２）探索領域の縦横サイズ
３）無次元係数ｋ
である。
【００５５】
発明の実施形態の好ましい変形例
主張される不良画素輝度の補正方法は、非常に高い演算上の複雑性を有している。計算方法における変更を伴わずにアルゴリズムを加速する第１の可能性は、不良配置に関してアルゴリズムパラメータを最適化することである。主張される方法においては、３×３の画素近傍における不良クラスタの以下のような分類が用いられる。
【００５６】
１）小クラスタは、３以下の不良画素を含むクラスタである。
２）大クラスタは、４以上の不良画素を含むクラスタである。
【００５７】
３）不良クラスタは、１画素幅の行である。
４）不良クラスタは、２画素幅の行である。
【００５８】
不良クラスタの数が７×７の画素を超えず、かつ不良行の幅が２画素以下しかない特定のデジタル検出器については、以下のアルゴリズムパラメータを用いることができる（表を参照）。
【００５９】
【表１】
2013081171.tif 000016
【００６０】
不良画素輝度の補正の例において、上記の表で与えられたパラメータが用いられ、ｋ係数は１である。図３および図４は、１および２画素の行および列の形式の不良を有する画像、および一点鎖線のタイプの不良を含む１画素幅の列の画像の例を示す。図５および図６は、同一の画像であるが、主張される方法による補正後のものを示す。
【符号の説明】
【００６１】
１，３，４  不良画素、２  正常画素、５  画素近傍、６  不良の行および列、７，８  不良列。
【図１】
2013081171.tif 000021
【図２】
2013081171.tif 000022
【図３】
2013081171.tif 000023
【図４】
2013081171.tif 000024
【図５】
2013081171.tif 000025
【図６】
2013081171.tif 000026